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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司;浙江工业大学
摘要：基于改进的ResNext模型结合拉曼光谱的食品添加剂检测方法和装置，其方法包括：1构建改进的ResNext模块用于特征提取；2构建改进的ResNext神经网络模型，设定参数，进行训练；3利用训练好的改进的ResNext神经网络，对含有食品添加剂的混合物拉曼光谱进行识别。本发明减少了模型超参数的数量，更便于模型的可移植性；具有更强的特征提取能力，增强了物质识别的准确率。
主权项：1.基于改进的ResNext模型结合拉曼光谱的食品添加剂检测方法，包括如下步骤：1构建改进的ResNext模块用于特征提取；2构建改进的ResNext神经网络模型，设定参数，进行训练；3利用训练好的改进的ResNext神经网络，对含有食品添加剂的混合物拉曼光谱进行识别。
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权利要求：
百度查询： 杭州海康威视数字技术股份有限公司 浙江工业大学 基于改进型ResNext模型的食品添加剂拉曼光谱检测方法和装置
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